Aplicacion-de-un-modelo-espacial-para-la-elaboracion-de-escenarios-de-usocobertura-del-suelo-en-la-Huacana-Michoacan

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UNIVERSIDAD NACIONAL 
AUTÓNOMA DE MÉXICO 
 
 FACULTAD DE FILOSOFÍA Y LETRAS 
 DIVISIÓN DE ESTUDIOS DE POSGRADO 
 
 
APLICACIÓN DE UN MODELO ESPACIAL PARA LA 
ELABORACIÓN DE ESCENARIOS DE USO/COBERTURA 
DEL SUELO EN LA HUACANA, MICHOACÁN 
 
 
 
T E S I S 
QUE PARA OBTENER EL GRADO ACADÉMICO DE 
MAESTRA EN GEOGRAFÍA 
ORENTACIÓN DE GEOGRAFÍA AMBIENTAL 
P R E S E N T A : 
GABRIELA CUEVAS GARCÍA 
 
 
 
 
DIRECTOR DE TESIS: DR. JEAN FRANCOIS MAS CAUSSEL 
 
 
 
 
 
MÉXICO, D.F. 2008 
 
UNAM – Dirección General de Bibliotecas 
Tesis Digitales 
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respectivo titular de los Derechos de Autor. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
a mis padres, 
 Arturo y Martha
 
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Agradecimientos 
Deseo manifestar mi agradecimiento a las siguientes personas e instituciones, 
quienes fueron de gran ayuda durante la realización de mi tesis: 
Al CONACYT por la beca que me otorgó durante mis estudios de maestría y por la 
beca del proyecto “Sistema de monitoreo de la deforestación en México” con clave 
de registro 47198 la cual me permitió terminar la tesis. A la Dirección General de 
Posgrado de la UNAM y al Internacional Institute for Geoinformation and Earth 
Observation (ITC, Enschede, Países Bajos) por el apoyo para la estancia que 
realicé en Holanda. 
Al Centro de Investigaciones en Geografía Ambiental, UNAM, Campus Morelia, 
por permitirme hacer uso de sus instalaciones durante el desarrollo de este 
proyecto. 
Al Dr. Jean Francois Mas, asesor del presente trabajo por compartir sus 
conocimientos, su dedicación y guía. 
A los revisores de esta tesis: Dra. Isabel Ramírez, Dr. Narciso Barrera, Dr. 
Alejandro Velásquez y el Mtro. Luis Miguel Morales, cuyos valiosos comentarios 
permitieron mejorar este trabajo. 
Al Dr. Gerardo Bocco por su apoyo e impulso para que estudiara la maestría. 
A la Dra. Ana Burgos por el interés en el proyecto, la información y sus muy 
oportunas sugerencias. 
Al Dr. Francisco Bautista, Rosura Paez y Estela Carmona por la información 
climatológica. 
A Janik Granados y Carlos Troche por el apoyo brindado en el trabajo de campo. 
A Consuelo Medina y Azucena Pérez quienes aportaron referencias, datos y 
comentarios que fueron muy útiles en el proceso de este trabajo. 
A José Antonio Navarrete por el apoyo técnico. 
A Katya Méndez por su apoyo en los asuntos administrativos. 
 
 ii
De manera muy especial agradezco al Gobierno Municipal de La Huacana 2005-
2007, especialmente al Biól. Mario Romero (Presiente Municipal), por su apoyo 
para la realización del trabajo de campo, y el tiempo concedido para las 
entrevistas. Al Ing. Jorge Luis González por la revisión de los mapas y el apoyo en 
las visitas a La Huacana, a Luz del Carmen Almaguer, Ruth Cisneros, Pedro 
Chávez y Dionisio Villegas, a todos ellos por su apoyo en los recorridos de campo 
y apoyo en la organización del Taller. Finalmente agradezco a la Asamblea del 
Consejo de Desarrollo Rural por su colaboración e información vertida en el Taller, 
la cual fue fundamental en el desarrollo de la tesis. 
 
 
Índice 
1. Introducción 
2. Área de estudio y materiales 
2.1. Área de estudio 
 2.2 Materiales 
3. Metodología 
 3.1 Técnicas de investigación de campo 
 3.1.1 Muestreo de uso/cobertura del suelo 
 3.1.2 Conocimiento local 
 3.2 Procesamiento de Datos 
 3.2.1. Clasificación de usos/coberturas del suelo 
 3.2.2 Tasas de cambio 
 3.3 Aplicación de DINAMICA 
 3.3.1 Autómata celular en DINAMICA 
 3.3.2 Probabilidades de transición espacial 
 3.3.3 Calibración del modelo 
 3.4 Escenarios 
 3.5 Integración del conocimiento local 
 3.6 Validación 
4. Resultados 
 4.1 Datos derivados del trabajo de campo 
 4.1.1 Muestras de uso/cobertura del suelo 
 4.1.2 Sistematización del conocimiento local 
 4.3 Desempeño del modelo 
 4.3.1 Transiciones que implican degradación 
 4.3.2 Transiciones que implican recuperación 
5. Validación y discusión de resultados 
6. Conclusión y perspectivas 
 Bibliografía 
 
 
 iii
Resumen 
El objetivo de este trabajo fue aplicar un modelo de cambio de uso/cobertura del 
suelo a una región tropical seca (escasamente modelada a diferencia de otros 
ambientes) que aporte elementos para comprender la dinámica del cambio del uso 
del suelo y, derivar escenarios de las posibles trayectorias futuras de dicho 
cambio, los cuales pueden ser una herramienta muy útil para la toma de 
decisiones por parte de las autoridades y la comunidad, en torno al uso de sus 
recursos. 
El área de estudio es La Huacana, municipio del estado de Michoacán, donde la 
principal cobertura del suelo es la Selva Baja Caducifolia. El municipio tiene una 
alta tasa de migración que promueve el abandono de tierras de cultivo, debido 
principalmente a la baja producción agrícola. Al mismo tiempo, pequeños 
propietarios convierten de manera acelerada el bosque en pastizales. Todos estos 
procesos han causado degradación ambiental y agravan la carencia de agua, que 
es uno de los problemas más severos en la región. 
Se clasificaron imágenes Landsat y ASTER de los años 2000, 2003 y 2006 para 
generar mapas de uso/cobertura del suelo del municipio. Posteriormente, se 
modelaron los cambios de uso/cobertura utilizando DINAMICA, un software de 
modelización especializado en los cambios de cobertura del suelo. La selección de 
las variables que explican las transiciones de uso/cobertura del suelo fueron 
determinadas usando la información obtenida en un taller realizado en el Consejo 
Municipal de Desarrollo Rural de La Huacana. 
El mapa de uso/cobertura del suelo simulado para 2006 y obtenido por el modelo 
calibrado en el periodo 2000-2003, fue comparado con el mapa derivado del 
análisis de las imágenes ASTER de 2006. Dicha comparación mostró un 
desempeño razonable del modelo (cerca del 50%). En un paso siguiente, se corrió 
el modelo con tres escenarios para el año 2015 que abarcan una gama de 
posibles trayectorias futuras de deforestación. El primer escenario llamado 
“tendencial”, asume que las tendencias de deforestación observadas en 2000-
2003 seguirán, el segundo escenario denominado “ganadero” supone que las 
 
 iv
tasas de deforestación aumentarán a causa del incremento de pastizales y 
finalmente el tercero o "deseable" estima que la deforestación relacionada con la 
ganadería disminuirá, debido a que se implementarán prácticas de manejo, 
además de que las comunidades implementarán áreas naturales protegidas. 
La perspectiva de los habitantes y de las autoridades locales fue útil para 
conceptualizar el modelo. Por otro lado, la presentación de los diferentes 
escenarios a la comunidad y a las autoridades municipales podría ser un 
instrumento valioso para la toma de decisiones y la sensibilización sobre la 
necesidad de establecer estrategias de protección de sus recursos naturales 
locales y municipales. 
 
 
 1
1. Introducción 
Actualmente, la investigación sobre el cambio de uso del suelo ha madurado en 
términos teóricos, metodológicos e instrumentales. Además, la investigación 
interdisciplinaria está ganando importancia en este campo disciplinar; los estudios 
tienen una aproximaciónmás holística que en el pasado y se está promoviendo la 
colaboración científica transdisciplinaria (Briassoulis 2000). 
Las modalidades de estudios de cambio de uso del suelo difieren dependiendo de 
los objetivos que se persiguen. En términos generales, existen dos 
aproximaciones principales que se pueden distinguir. 
En primer término están los estudios orientados al monitoreo del cambio de uso 
del suelo, tales como la medición de la conversión. A pesar de la naturaleza 
descriptiva de estos estudios, son esenciales y muchas veces son el insumo de 
estudios más elaborados. Actualmente los cambios de uso de suelo son 
detectados principalmente a través de imágenes de satélite y se han diseñado 
múltiples técnicas para ser aplicadas en este campo. Sin embargo, no existe una 
aplicación óptima que pueda ser aplicada a todos los casos y continúan 
desarrollándose nuevas técnicas para el uso efectivo de datos de sensores 
remotos, técnicas que son cada vez más diversas y complejas (Lu et al. 2004); 
Por otra parte encontramos los estudios explicativos, los cuales pretenden 
entender los mecanismos que actúan en el cambio de uso del suelo y, en 
particular, conocer las fuerzas y los factores que promueven tales cambios. Un 
marco para entender las causas del cambio de uso/cobertura del suelo es el de las 
“causas próximas” y las “fuerzas conducentes”. En este marco, las causas 
próximas se refieren a las actividades que directamente afectan el uso del suelo, 
mientras que las fuerzas conducentes indican los procesos sociales subyacentes 
que dan lugar a las acciones próximas que afectan el cambio de uso/cobertura del 
suelo (Chowdhury 2006). 
Las “causas próximas” pueden agruparse en tres grandes categorías: i) expansión 
de cultivos y pastizales, ii) extracción de madera, y iii) expansión de 
 
 2
infraestructura. Todos ellos operan a nivel local. Por otra parte, las “fuerzas 
conducentes” pueden agruparse en cinco categorías: i) demográficos, ii) 
económicos, iii) tecnológicos, iv) políticos e institucionales; y v) un complejo de 
factores socio-políticos o culturales. Estos factores operan a nivel local, o 
indirectamente a nivel nacional o incluso global (Geist y Lambin 2001). 
Dentro de esta tendencia de estudios explicativos se encuentran los modelos de 
simulación de la dinámica del cambio de uso/cobertura del suelo, haciendo 
predicciones de cambios futuros bajo diversos escenarios hipotéticos. 
El objetivo de este trabajo es aplicar un modelo de cambio de uso/cobertura del 
suelo a una región tropical seca (escasamente modelada a diferencia de otros 
ambientes) que aporte elementos para comprender la dinámica del cambio del uso 
del suelo y, derivar escenarios de las posibles trayectorias futuras de dicho 
cambio, los cuales pueden ser una herramienta muy útil para la toma de 
decisiones por parte de las autoridades y la comunidad, en torno al uso de sus 
recursos. 
El dotar a la comunidad con mapas realistas de cómo cambia su entorno (paisaje) 
puede ayudar a mejorar la comunicación (Stock et al. 2007), además de servir 
para alertar sobre las implicaciones que los cambios de uso/cobertura del suelo 
pueden traer consigo y, de esta manera, promover cambios en el comportamiento 
a nivel individual y social (Sheppard 2005). En otras palabras, la construcción de 
escenarios intenta mostrar alternativas futuras informadas que tienen la intención 
de influir en la toma de decisiones (Chermack 2007). 
El área de estudio es La Huacana, municipio del estado de Michoacán, donde la 
principal cobertura del suelo es la Selva Baja Caducifolia (SBC), tipo de 
vegetación fuertemente amenazado. La elección de esta área, además del interés 
en probar el modelo en un ambiente seco, se debe a la coyuntura derivada del 
interés de las autoridades municipales (2005-2007) en contar con información que 
apoye su gestión en aras de un desarrollo municipal ambientalmente viable. 
El periodo para el cual se calibró el modelo es de 2000 a 2003, y se validó para el 
año 2006. El haber trabajado en un periodo corto y reciente tiene la ventaja de 
 
 3
involucrar cambios derivados de una situación muy concreta y actual, con fuertes 
posibilidades de que esa dinámica sea la que rija en el futuro inmediato, y de esa 
forma, el modelo sea más realista. No obstante, también existen limitaciones 
derivadas de que el periodo sea corto, como el que algunos procesos de cambio 
no se vean reflejados en este periodo de tiempo; o que los cambios reportados 
son pocos y, por lo tanto, su caracterización espacial puede estar sesgada. 
Finalmente, cabe mencionar que la elección del periodo estudiado también estuvo 
condicionado por la disponibilidad de las imágenes de satélite, principal insumo del 
modelo. 
La herramienta utilizada para llevar a cabo la simulación del cambio de 
uso/cobertura del suelo, es DINAMICA (Soares-Filho et al. 2002), software 
desarrollado en la Universidad Federal de Minas Gerais, Brasil. Se trata de un 
software heurístico útil para probar hipótesis sobre la dinámica del paisaje y que 
ha probado su buen desempeño en estudios de la dinámica urbana (Almeida et al. 
2003; Almeida et al. 2005) y de la deforestación tropical (Soares-Filho et al. 2002; 
Soares-Filho et al. 2004). 
Con base en la clasificación de los modelos de cambio de uso del suelo propuesta 
por Briassoulis (2000), DINAMICA es parte de los modelos integrados, los cuales 
consideran las interacciones, relaciones y vínculos entre dos o más componentes 
del sistema espacial y los relaciona con el uso del suelo y sus cambios, ya sea de 
manera directa o indirecta. A su vez los modelos integrados se agrupan en 
econométricos, interacción gravitacional-espacial, simulación y entrada-salida. 
DINAMICA es un modelo de simulación que involucra una serie de reglas, las 
cuales generalmente no pueden ser escritas como ecuaciones algebraicas y en su 
lugar hace uso de la probabilidad condicional. Estos métodos se utilizan para 
simular el comportamiento de sistemas complejos que no permiten el uso de 
aproximaciones analíticas más directas. 
De acuerdo al nivel espacial de análisis, los modelos de simulación pueden ser 
locales (urbanos o rurales), regionales o globales. DINAMICA es un modelo 
regional, de los cuales han proliferado una gran diversidad como respuesta al 
 
 4
interés en el papel crítico del uso del suelo y su cambio en el desencadenamiento 
de cambios medioambientales a gran escala. 
Finalmente y, dada la diversidad de modelos de simulación regionales, Briassoulis 
(2000) los clasifica en: 1) el marco CLUE (Conversion of Land Use Change and its 
Effects), 2) Autómatas celulares, 3) el modelo del IIASA (International Institute for 
Applied Systems Analysis), y 4) el modelo IMPEL (Integrated Model to Predict 
European Land use). DINAMICA es un modelo que emplea un autómata celular y, 
de acuerdo con White y Engelen (2000), se trata de una aproximación muy 
atractiva ya que es inherentemente espacial, dinámica y altamente adaptable, que 
puede representar patrones complejos a través de reglas simples. 
 
 
 5
2. Área de estudio y materiales 
2.1. Área de estudio 
El municipio de La Huacana tiene un área de 1 940 km2 y está localizado en 
el suroeste del Estado de Michoacán, México, entre las coordenadas 18º 13’ y 19º 
04’ norte; y 102º 13’ y 101º36’ oeste, como se muestra en la figura 1. La elevación 
varía desde 160 m, en la margen de la presa Infiernillo, hasta los 2 060 m, en el 
límite noreste del municipio. 
 
Figura 1 – El Estado de Michoacán y el municipio de La Huacana 
 
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El municipio se encuentra en el trópico seco mexicano, donde la cobertura 
dominante es la SBC. Este tipo de vegetación tiene una amplia distribución en 
México (Burgos y Maass 2004), pero ha sido poco valorado e insuficientemente 
estudiado y modelado, debido a las dificultades analíticas y técnicas para su 
estudio;dificultades que en parte se derivan de los bruscos cambios estacionales 
que se reflejan en la pérdida del follaje durante seis u ocho meses del año 
(Rzedowski 1986; Arroyo-Mora et al. 2005). 
La variación en la disponibilidad de la humedad es un elemento básico en el 
comportamiento del dosel, por ello es importante considerar, además de la 
distribución estacional de las lluvias, la alta variación de la precipitación año tras 
año, dado que la mayoría de las áreas con este tipo de vegetación tienen apenas 
alrededor de un 46% de probabilidad de que la lluvia de un año sea la promedio 
del lugar (Trejo 1998). Otro aspecto relacionado con la irregularidad de la 
precipitación es el que se refiere a los eventos atípicos interanuales que tienen 
que ver con la tardanza en la llegada de las lluvias o la presencia de éstas en 
meses donde de manera regular no son esperadas (Mass et al. 1995). En la figura 
2 se presenta un climograma de la estación Ziritzícuaro (Bautista et al. 2008) como 
ejemplo del comportamiento estacional de la precipitación y su relación con la 
evapotranspiración potencial (ETp). Los datos corresponden al periodo 1971-2000. 
 
Figura 2 Climograma de la estación Ziritzícuaro 
 
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Los elementos dominantes de la SBC son los árboles de copas extendidas y de 
estatura baja (8m en promedio), mientras que los arbustos son un elemento 
importante en la composición de su estructura. La cantidad de lianas aumenta en 
áreas más húmedas y, en las más secas hay presencia de cactáceas columnares 
y candelabriformes (Trejo 1998). 
El trópico seco está considerado entre los ecosistemas con mayor nivel de 
biodiversidad y alberga un considerable número de endemismos. A la vez se 
reconoce entre los ecosistemas más vulnerables al cambio, ya que frente al 
disturbio intenso tiende a perder su identidad y se limita la regeneración de la SBC 
original (Trejo y Dirzo 2000). A nivel nacional, la degradación y conversión de 
estas selvas ha sido muy grande y sólo pequeñas áreas permanecen intactas. 
Según estimaciones citadas por Trejo (1998) su extensión se redujo del 14% al 
8% del territorio nacional. 
Actualmente son pocas las Áreas Naturales Protegidas decretadas que protejan la 
biodiversidad de este tipo de vegetación en México, y una de ellas es la 
recientemente decretada (DOF 30 de noviembre de 2007) en Infiernillo-Zicuirán, y 
que incluye una parte importante del municipio estudiado. 
La temperatura de La Huacana varía dependiendo de la elevación, las partes 
bajas (menores a 800m) son las más cálidas con una temperatura promedio anual 
de 26° C, esta zona es parte de la llamada “Tierra Caliente”. De ahí la temperatura 
decrece 4° C por cada 1 000m de elevación (Vidal 2005). En la región, la 
precipitación anual es menor de 600mm, con algunas variaciones derivadas de la 
elevación y la temperatura. 
En el año 2000, el municipio de La Huacana contaba con 34 245 habitantes 
distribuidos en 118 asentamientos, de los cuales sólo dos son considerados como 
urbanos y los 116 restantes como rurales (con menos de 2 500 habitantes) (INEGI 
2001). Para 2005 se reporta una disminución de la población de 2 471 habitantes 
(INEGI 2006), tendencia que comparte con otros 85 municipios del estado y que 
es atribuible tanto a la migración hacia los EUA como a la migración interna. 
 
 8
Los dos tipos de tenencia de la tierra son la propiedad privada y los ejidos 
(régimen de propiedad social). Cada ejido tiene un representante (comisario 
ejidal). Los comisarios de todos los ejidos se reúnen mensualmente en el Consejo 
Municipal de Desarrollo Rural (COMUDER), en la cual son abordados temas de 
interés común. 
De acuerdo al índice de marginación elaborado por el Consejo Nacional de 
Población (CONAPO 2001), para el año 2000 de las 118 localidades del municipio, 
57 se clasificaron con muy alto grado de marginación, 60 en grado alto y sólo dos 
en grado medio. En 2005 se observa una disminución del grado de marginación, 
ya que 28 de las localidades con muy alto grado de marginación pasan a grado 
alto y 8 de grado alto pasan a grado medio (CONAPO 2006). Este índice está 
basado en indicadores que muestran la disponibilidad de los principales servicios 
tales como agua entubada, drenaje, electricidad, número de habitantes por 
vivienda, grado de escolaridad y la proporción de analfabetismo. 
En México, la migración internacional, especialmente hacia Estados Unidos de 
Norteamérica se ha incrementado dramáticamente en las décadas pasadas e 
involucra principalmente a campesinos de pequeños pueblos rurales que viajan 
frecuentemente impulsados ante la falta de empleos y los bajos salarios, entre 
otras causas. Como resultado de la migración, se observa el abandono de tierras 
de cultivo, especialmente en tierras marginales y poco productivas, las cuales han 
disparado una tendencia importante de cambio de uso del suelo/cobertura en 
áreas como La Huacana y, este proceso parece facilitar la recuperación del 
ecosistema (López et al. 2006). Michoacán ocupa el segundo lugar dentro de las 
entidades expulsoras de migrantes a EUA (con cerca del 11% nacional). De 
acuerdo con CONAPO (2002), en el año 2000, cerca del 13% de los hogares de 
La Huacana reciben remesas y el municipio es calificado con grado medio de 
intensidad migratoria. Respecto a las características de los migrantes del 
municipio se observa un predominio de migración masculina (60%) sobre la 
femenina, donde el 72% de los migrantes tiene entre 20 y 44 años (INEGI 2006). 
Esto nos habla de que son principalmente jóvenes en edades productivas los que 
abandonan sus localidades. 
 
 9
En lo que respecta a la dinámica de uso del suelo en La Huacana, ésta se 
caracteriza en parte, por el uso de la selva baja caducifolia para diferentes 
actividades como pastoreo, extracción de madera y leña. Estas actividades dan 
por resultado diferentes grados de apertura del dosel, o en otras palabras, 
diferentes niveles de degradación y no sólo la tala de la cobertura forestal. En lo 
que se refiere a las tierras agrícolas, éstas también tienen diferentes usos, los 
cuales varían a lo largo del año. En términos generales, estas variaciones 
corresponden a los siguientes periodos: junio-noviembre, cultivos; diciembre-
marzo, pastoreo; y marzo-junio, descanso (suelo desnudo) (Ana Burgos, 
Comunicación personal). 
 
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2.2 Materiales 
Los materiales que se utilizaron en este trabajo fueron: 
1) Dos imágenes Landsat ETM (path/row 28/47), tomadas el 31 de enero de 2000 
y el 8 de febrero de 2003; 
2) Tres imágenes Aster dos de ellas tomadas el 5 y la otra el 30 de abril de 2006; 
3) Los conjuntos de datos vectoriales de la carta topográfica escala 1:50,000 de 
INEGI; 
4) Fotografías aéreas digitales de alta resolución (del orden de 1 metro en el 
terreno) referenciadas espacialmente con GPS (SEMARNAT, 2000); 
5) Ortofotos digitales del INEGI escala 1: 20 000, elaboradas a partir de 
fotografías aéreas tomadas en 1995 y 1996 (resolución de 2 metros) y 
6) La cartografía de ejidos del Registro Agrario Nacional (RAN). 
 
 11
3. Metodología 
3.1 Técnicas de investigación de campo 
El trabajo de campo consistió en dos actividades principales: 1) un recorrido 
de reconocimiento, de las coberturas del suelo y su dinámica de cambio, a lo largo 
del municipio y; 2) un taller para conocer la percepción local sobre la dinámica del 
cambio de uso del suelo que existe en el municipio. Estas actividades se llevaron 
a cabo durante julio de 2006 y, en septiembre de 2007 se realizó una visita para 
verificar los mapas y recabar información para preparar los escenarios. 
3.1.1 Muestreo de uso/cobertura del suelo 
Los recorridos del trabajo de campo se realizaron con la finalidad de 
visualizar la dinámica de cambio de uso/cobertura del suelo en la región así como 
de recabar información, sobre las coberturas y usos del suelo, para apoyar laclasificación de las imágenes de satélite. 
Debido a las limitantes de acceso y seguridad en el área de estudio, se realizó un 
muestreo oportunista (Murphy et al. 1998), siguiendo las principales carreteras y 
poniendo énfasis en las áreas que han experimentado cambios en su 
uso/cobertura del suelo. Se registraron datos sobre los tipos dominantes de 
vegetación, y los sitios fueron descritos con ayuda de informantes clave, miembros 
del gobierno municipal 2005-07, quienes tienen un buen conocimiento del área. 
El muestreo oportunista tiene muchas limitaciones, tales como el no permitir la 
generalización estadística, debido a que no se sigue un plan estricto y lógico, no 
obstante, no fue posible evitar su empleo debido a las condiciones prevalecientes 
al momento de realizar el trabajo de campo: limitantes de tiempo, de acceso y de 
seguridad. 
Se usó un GPS para registrar la posición geográfica de los sitios muestreados, y 
como información auxiliar para apoyar los recorridos se usaron los mapas 
topográficos escala 1: 50 000 del INEGI y un compuesto de la imagen Landsat 
ETM de 2003 en falso color (bandas 4, 3 y 2) a escala 1:100 000. Al momento de 
 
 12
realizar el trabajo de campo no se habían adquirido las imágenes Aster de 2006, 
razón por la cual se trabajó con la imagen de 2003. 
3.1.2 Conocimiento local 
Se consideró relevante el contar con el conocimiento y percepciones de la 
comunidad de La Huacana, en lo relativo a la identificación de las principales 
causas y sitios afectados por el cambio de uso/cobertura del suelo. Esto debido a 
que muchas de las decisiones que afectan el uso del suelo se toman a nivel local, 
y de otra forma sería difícil conocer estas decisiones. 
Se realizó un taller en el Consejo Municipal de Desarrollo Rural de La Huacana, el 
cual se constituyó en 2002 y se integró con el propósito de propiciar la 
convergencia de instrumentos y acciones de diversos programas sectoriales y ser 
la instancia donde se definan los criterios para impulsar el desarrollo rural en el 
municipio (HALH 2005). 
Los participantes en el taller, apoyándose en mapas e imágenes de la región, 
pudieron reconocer las áreas que han cambiado su uso/cobertura de suelo 
recientemente y sugirieron las razones de dichos cambios. Además, los 
participantes llevaron a cabo un ejercicio prospectivo acerca de las áreas que, en 
su opinión, son más susceptibles de sufrir cambios en un futuro cercano. 
Los participantes trabajaron divididos en tres grupos, los cuales se formaron 
dependiendo de la zona a la que pertenecen: 1) La Huacana (la parte noreste), 2) 
Zicuirán (la parte oeste) y 3) Infiernillo (el sur del municipio). Estas zonas tienen 
diferente disponibilidad de agua y, por lo tanto, diferentes oportunidades de uso de 
la tierra. 
Cada grupo tuvo que responder a las mismas preguntas y fueron provistos de un 
anaglifo construido a partir de las ortofotos y el MDT. Este anaglifo se usó para 
que los grupos pudieran observar la región en la medida que respondían las 
preguntas y, fueron las siguientes: 
 
 
 
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• ¿Cuáles son las áreas que han experimentado cambios recientes de 
uso/cobertura del suelo? 
• ¿Qué tipos de cambio se han experimentado? 
• ¿cuáles son las causas de esos cambios? 
• En el futuro cercano, ¿cuáles son las áreas que tienen más posibilidades 
de cambiar? 
Las conclusiones de cada grupo se presentaron y discutieron en una sesión 
plenaria. 
También se realizaron algunas entrevistas con las autoridades municipales para 
obtener una visión general del municipio. Específicamente las entrevistas se 
realizaron con el Presiente Municipal, Biol. Mario Romero Tinoco, y el Director de 
Desarrollo Rural, Ing. Jorge Luis González. 
 
 14
3.2 Procesamiento de Datos 
Para preparar las capas de información que utiliza DINAMICA, y estimar los 
cambios de uso/cobertura del suelo, los insumos tuvieron que ser procesados de 
la siguiente manera: 
- Corrección geométrica e interpretación visual interdependiente (FAO 1996) de 
las imágenes Landsat ETM y Aster, utilizando el software ERDAS Imagine 8.6. En 
un trabajo previo se probó la clasificación digital supervisada, pero los resultados 
fueron muy pobres debido a la confusión espectral entre las clases de cobertura 
de la selva baja caducifolia (Cuevas 2007). La interpretación interdependiente 
consiste en interpretar primero la imagen más antigua y después usar esta primera 
delineación como una referencia para interpretar la segunda imagen (más 
reciente), asegurando un nivel más alto de consistencia entre la clasificación de un 
conjunto de imágenes recientes e históricas. Los compuestos utilizados para la 
interpretación visual fueron los de las bandas 4,3,2 y 7,5,2 de las imágenes 
Landsat y sus equivalentes para las imágenes Aster (3,2,1 y 5,4,2). Ambos 
compuestos se utilizaron simultáneamente, ya que por ejemplo, las partes más 
secas son mejor discriminadas en el compuesto 7,5,2 mientras que las áreas 
agrícolas lo son en el compuesto 4,3,2. 
- Se unieron los conjuntos de datos vectoriales de la carta topográfica escala 
1:50,000 de INEGI para generar un mosaico del área de estudio, y obtener parte 
de los insumos que más adelante se usaron como variables explicativas en el 
modelo. 
- A partir de las curvas de nivel se derivaron (1) un modelo digital del terreno 
(MDT) y (2) un mapa de pendientes, utilizando el programa ILWIS. 
- Para calcular las distancias hacia los caminos, ríos principales y áreas urbanas, 
los rasgos vectoriales se convirtieron a formato raster y, el cálculo de la distancia 
euclidiana se realizó usando el software Arc/Info. 
- Para importar las capas de información en DINAMICA se generaron archivos en 
formato ER Mapper, utilizando el software ENVI 4.0. 
 
 15
- Desde DINAMICA se generó un archivo (stack) con las capas seleccionadas 
como variables explicativas. 
3.2.1. Clasificación de usos/coberturas del suelo 
Las clases empleadas en la clasificación de las imágenes de satélite se 
derivaron de las observaciones en campo, así como de las posibilidades de 
discriminación de las mismas en el proceso de interpretación de las imágenes. Se 
consideró importante diferenciar los niveles de apertura del dosel en la SBC, los 
cuales reflejan tanto el impacto de las actividades agropecuarias como la diferente 
disponibilidad de agua a lo largo del territorio estudiado. Así mismo, en el caso de 
la agricultura se percibieron diferencias importantes en cuanto a la disponibilidad 
de agua que se reflejan en la productividad de esta actividad. Las clases utilizadas 
en la leyenda de los mapas de uso/cobertura del suelo se muestran en la tabla 1. 
Tabla 1 – Clases de uso/cobertura del suelo 
Acrónimo Tipo de uso/cobertura del suelo 
BT Bosque templado 
SBC-c Selva baja caducifolia cerrada 
SBC-sa Selva baja caducifolia semi-abierta
SBC-a Selva baja caducifolia abierta 
VR Vegetación riparia 
M Malpaís 
AT Agricultura de temporal 
AR Agricultura de riego 
AH Agricultura de humedad 
AsH Asentamientos humanos 
Mi Minas 
Las clases “pastizal” y “agricultura de temporal” no pudieron separarse debido a 
que su respuesta espectral es muy similar y, por lo tanto, no se distinguen en los 
compuestos de las imágenes que se interpretaron, y de esta manera se 
mantuvieron unidas. De la misma manera el bosque espinoso y las huizacheras 
quedaron incluidos en la clase de Selva Baja Caducifolia abierta. 
 
 16
3.2.2 Tasas de cambio 
Se obtuvieron las áreas de los diferentes usos/coberturas del suelo para 
cada periodo, y posteriormente se calcularon las tasas de cambio, r, usando la 
siguiente ecuación (FAO 1996): 
 
 
 (1) 
Donde A1 es el área cubierta por un tipo dado de uso/cobertura del suelo en el 
tiempo 1, A2 es el área de la misma cobertura en el tiempo 2 y t es el número de 
años del periodo de análisis. 
 
 17
3.3 Aplicación de DINAMICA3.3.1 Autómata celular en DINAMICA 
Un Autómata Celular (AC) es un modelo matemático de un sistema dinámico 
que evoluciona en pasos discretos. Es adecuado para modelar sistemas naturales 
que puedan ser descritos como una serie de objetos simples que interactúan 
localmente unos con otros. 
Un AC consiste de un enrejado uniforme y regular, donde cada celda de la 
cuadrícula se conoce como célula cuyo valor es afectado por el valor de las 
células que se encuentran en su vecindad. Cada célula puede tomar un valor a 
partir de un conjunto finito de estados k (Heiko et al. 1998). 
De acuerdo con esto, se aplica a todas las células de la cuadrícula, una función de 
transición f que toma como argumentos los valores de la célula en cuestión y los 
valores de sus vecinos, y regresa el nuevo valor que la célula tendrá en la 
siguiente etapa de tiempo. 
DINAMICA, como un sistema AC, representa el paisaje como un arreglo regular de 
celdas n-dimensional que interactúan dentro de cierta vecindad y en donde el 
estado de cada celda en el arreglo depende de los estados previos de las celdas 
dentro del vecindario, según una serie de reglas de transición. Todas las celdas se 
actualizan simultáneamente en pasos de tiempo discretos (Soares-Filho et al. 
2002). 
El algoritmo usado para hacer que las celdas interactúen localmente es conocido 
como regla local del AC, el cual emplea funciones de transición especialmente 
diseñadas para reproducir las dimensiones y formas del cambio de uso del suelo. 
El cambio es restringido al vecindario local por lo que la acción a distancia está 
prohibida (Almeida et al. 2003). 
La regla local del AC usada por DINAMICA está compuesta por dos funciones de 
transición complementarias: “expansión” (expander) y “parche” (patcher). 
La función “expansión” está dedicada sólo a la expansión o contracción de 
parches previos de cierta clase. Las transiciones de un estado i a un estado j son 
 
 18
realizadas exclusivamente en las celdas adyacentes con un estado j. En contraste, 
la función “parche” está diseñada para generar o formar nuevos parches a través 
del mecanismo de semillero, es decir, a partir de la selección de una celda 
denominada semilla, que crece mediante agregación de celdas vecinas similares 
en valor de probabilidad de cambio. El operador “parche” realiza transiciones del 
estado i al estado j solamente en la adyacencia de celdas con un estado distinto al 
j (Almeida et al. 2003; Almeida et al. 2005). DINAMICA divide el mecanismo de 
selección de celdas dentro de este proceso y para cada transición se debe definir 
el porcentaje de transición ejecutada por la función “expansión”, el porcentaje 
restante será para la creación de nuevos parches. 
DINAMICA modela las transiciones leyendo primero el mapa de probabilidad de 
cambio de uso/cobertura para escoger las celdas con mayor probabilidad de 
cambio, y para después disponerlas en orden en un arreglo de datos. La selección 
de las celdas núcleo (semilla) para los nuevos parches tiene lugar de arriba hacia 
abajo en este arreglo. Finalmente, un número específico de celdas alrededor de la 
celda núcleo son seleccionadas de acuerdo a su probabilidad de transición Pij. 
Este mecanismo es usado en ambas funciones de transición. 
Las probabilidades de cambio de uso/cobertura del suelo son calculadas a través 
de pesos de evidencia, y junto con las cadenas de Markov (ver apartado 
siguiente), son utilizadas para la definición de las tasas de transición para posibles 
tipos de cambio de uso/cobertura del suelo. 
3.3.2 Probabilidades de transición espacial 
Las probabilidades de transición espacial utilizadas para estimar las áreas 
más favorables para experimentar los cambios de uso/cobertura del suelo fueron 
calculadas usando pesos de evidencia. Los pesos de evidencia son derivados del 
método Bayesiano de probabilidad condicional, y su buen desempeño ha sido 
probado en la combinación de evidencias en medicina y geología, principalmente 
(Bonham-Carter 1994). Se trata de un método inducido por datos, que es aplicado 
cuando se dispone de suficientes datos para estimar la importancia relativa de la 
evidencia por medio de estadística (Almeida et al. 2003). Una ventaja de este 
 
 19
método es que no está restringido por las suposiciones de los métodos 
paramétricos (que requieren una distribución normal de los datos), las cuales 
generalmente son violadas por los datos espaciales. 
En términos generales los pesos de evidencia, tal y como se mencionó 
previamente, son derivados de la probabilidad posterior o condicional, es decir, la 
probabilidad de que un evento (D) ocurra (por ejemplo una transición particular de 
cambio de uso del suelo), dada la presencia de cierta evidencia (B) (variable 
explicativa), y esto puede expresarse por 
 
donde P[DΙB] es la probabilidad de que un evento D ocurra, dada la presencia de 
la evidencia B. 
Ciertas manipulaciones algebraicas nos permiten representar la probabilidad 
condicional en términos de su “odds ratio”, es decir, del cociente entre las 
probabilidades de que se produzca un hecho en un grupo, y las probabilidades de 
que se produzca en otro grupo; y después definir pesos positivos y negativos 
como se muestra en seguida: 
 
 
donde, 
B = presencia de evidencia (factor condicional), 
= ausencia de evidencia (factor condicional), 
D = presencia de un evento, 
= ausencia de un evento 
 
 20
W+ indica la importancia de la presencia de un factor para la ocurrencia de un 
evento. Si es positivo la presencia del factor es favorable para la ocurrencia del 
evento y si es negativo, no es favorable. 
W- se usa para evaluar la importancia de la ausencia del factor para la ocurrencia 
del evento, cuando es positivo la ausencia del factor es favorable para la 
ocurrencia del evento y si es negativo, no lo es. 
DINAMICA cuenta con un editor donde el usuario puede visualizar y modificar los 
pesos de evidencia usando su conocimiento del proceso, de esta forma es posible 
combinar ambas aproximaciones: la estadística y la del conocimiento experto. 
DINAMICA utiliza una matriz de transición fija dentro de cada fase. Esta matriz 
describe un sistema que cambia en incrementos de tiempo discreto, en los cuales, 
el valor de cualquier variable en un periodo de tiempo dado es la suma de los 
porcentajes fijos del valor de las variables en el periodo de tiempo previo. La suma 
de las fracciones a lo largo de la columna de la matriz de transición es igual a uno. 
La línea diagonal de la matriz de transición no necesita llenarse, dado que modela 
el porcentaje de celdas que no cambian. 
Las matrices de transición fueron derivadas por medio de la propiedad de las 
cadenas de Markov (Ecuación 5) para contar con las tasas anuales de transición y 
poder proyectar las tendencias de cambio sobre una base anual (Bell e Hinojosa 
1977; Soares-Filho et al. 2002). 
 
 (5) 
Donde P es la matriz de transición original, H y V son sus matrices vector y eigen, 
y t es la fracción o un múltiplo de su periodo de tiempo. 
3.3.3 Calibración del modelo 
Para calibrar el modelo se usaron los mapas de uso/cobertura del suelo del 
periodo 2000-2003; y posteriormente el modelo se corrió para generar un mapa 
simulado del año 2006 con propósitos de validación. Finalmente los escenarios se 
generaron para el año 2015. 
 
 21
Todos los datos usados en esta aplicación se representaron en una malla de 
celdas de 30 X 30 m. 
Los mapas elaborados identifican once diferentes categorías de uso/cobertura del 
suelo (ver tabla 1), y nos centramos en siete cambios o transiciones de 
uso/cobertura del suelo que se muestran en la figura 3. De estas transiciones 
cinco se dan en dirección de la degradación y solo dos en la de recuperación. 
 
Figura 3 – Transiciones de uso/cobertura del suelo. 
Las transiciones en dirección de la degradación aparecen en línea continua, mientrasque las que 
van en dirección de la recuperación se indican con línea punteada. 
La selección de las variables utilizadas para explicar las siete transiciones de 
uso/cobertura del suelo se determinó tomando en cuenta la lógica del proceso, así 
como usando la información obtenida en el taller y las entrevistas con informantes 
clave. Las seis variables seleccionadas y usadas en el análisis estadístico del 
cambio de uso del suelo fueron: 1) elevación, 2) pendiente, 3) distancia a los ríos 
principales, 4) distancia a los diferentes tipos de caminos (carreteras 
pavimentadas, terracerías, brechas y veredas), 5) distancia a los principales 
asentamientos humanos y 6) tenencia de la tierra. En la figura 4 se muestran 
gráficamente estas seis variables, cabe aclarar que los rangos mostrados en la 
figura no representan los rangos que se utilizaron para el cálculo de los pesos de 
 
 22
evidencia, ya que DINAMICA calcula esos rangos para cada variable según el tipo 
de transición analizada. 
 
 
Figura 4 – Variables explicativas utilizadas en el modelo 
Utilizamos el coeficiente V de Cramer (Bonham-Carter 1994) para probar la 
independencia de las variables y eventualmente excluir alguna variable debido a 
su dependencia. Este coeficiente es una medida estadística de la fuerza de 
asociación o dependencia entre dos variables categóricas (nominales) en una 
tabla de contingencia. Mientras el índice esté más cercano a 0, la asociación entre 
variables categóricas es menor. Por otro lado, un valor cercano a 1 es un indicador 
de la fuerte asociación entre las variables. 
 
 23
3.4 Escenarios 
La construcción de escenarios es una herramienta que puede servir para 
entender y anticipar los cambios y, de esta forma mejorar la toma de decisiones. 
Los escenarios no son predicciones en un sentido estricto, sino que ofrecen la 
visión de diferentes futuros alternativos informados, posibles e imaginados en los 
cuales se toman las decisiones (Chermack 2007). 
En el presente trabajo se construyeron tres escenarios basados tanto en el patrón 
actual de uso del suelo que refleja las actividades que se realizan en La Huacana, 
como en las tendencias sugeridas por el comportamiento de las variables en la 
calibración del modelo de cambio de uso/cobertura del suelo. 
El primer escenario es el denominado “tendencial”, el cual mantiene la misma 
tendencia que se observó en el periodo 2000-2003 y, por lo tanto, está basado en 
la misma matriz de cambio y comportamiento de las variables explicativas de ese 
periodo. Si bien, la posibilidad de que la tendencia se mantenga es poco probable 
debido a que el contexto histórico cambia, dicho escenario se generó con fines de 
referencia. 
El segundo escenario llamado “ganadero” se basa en la idea de que continúe la 
tendencia que existe en el trópico seco de practicar la ganadería extensiva, la cual 
resulta ser una actividad menos riesgosa que la agricultura. Para correr este 
escenario, se agregó una variable que consiste en la categorización de los ejidos 
de acuerdo a la posibilidad de que mantengan su cohesión, o de que, dada su 
problemática organizativa y económica, vendan sus tierras a pequeños 
propietarios, quienes convierten la selva baja caducifolia en pastizales para uso 
ganadero de manera más rápida que los ejidatarios, debido a la disponibilidad de 
mayores recursos para realizar dicha conversión. Asimismo, la tasa de 
deforestación se incrementó proporcionalmente a la tendencia de incremento en el 
precio del ganado, de los apoyos gubernamentales a esta actividad y de la 
tendencia a la disminución del precio de los cultivos. 
Finalmente, el escenario “deseable” está basado en el incremento de iniciativas 
para la conservación de la selva baja caducifolia y para el uso sustentable de los 
 
 24
recursos, tales como la promoción de la ganadería sustentable (donde en el área 
de pastoreo además de contener pastos nativos o introducidos, se dejan o plantan 
árboles que tienen alguna utilidad para el ganado -forraje, sombra y cerco vivo- o 
para la conservación del suelo y agua) (HALH 2005), el turismo rural, el 
aprovechamiento de productos forestales no maderables, la agricultura orgánica, 
la optimización del agua y, la implementación de áreas naturales protegidas. Para 
correr este escenario se agregaron los límites del Área Natural Protegida 
Infiernillo-Zicuirán como una nueva variable con tres categorías: 1) área núcleo, 2) 
área de amortiguamiento y 3) área sin protección. En este escenario se asume 
que la actual política municipal, enfocada a la conservación, tendrá continuidad, 
que el índice de deforestación sea menor y que los ejidos obtengan incentivos al 
proteger la selva baja caducifolia y no cambiar su uso y, por lo tanto, mantengan 
su estructura actual. 
 
 25
3.5 Integración del conocimiento local 
La información recopilada durante el taller y en las entrevistas fue utilizada en 
diferentes fases durante la construcción del modelo (figura 5). Primero, ayudó en 
la selección de las variables explicativas usadas como factores condicionantes de 
las diferentes transiciones de uso/cobertura del suelo. Posteriormente, se utilizó 
como conocimiento experto en la modificación de los pesos de evidencia y, 
finalmente, ayudó a conceptualizar las diferentes tendencias posibles a futuro. 
 
 
Figura 5 – El conocimiento local en las diferentes etapas de la construcción del modelo 
 
 26
 
3.6 Validación 
Para validar el modelo prospectivo de uso/cobertura del suelo, lo aplicamos al 
mapa de uso/cobertura del suelo de 2003, con la intención de modelar el 
uso/cobertura del suelo conocido (2006). De esta manera, la evaluación del 
modelo se basó en la comparación entre los mapas simulado y observado. No 
obstante, como han mencionado Paegelow y Camacho-Olmedo (2005), es 
necesario estar consciente de que un mapa simulado y uno real pueden tener 
mucha coincidencia debido a la persistencia de los usos/coberturas. Es por ello 
que la comparación se enfocó sobre las áreas de cambios, tanto observados como 
simulados. 
Por otra parte, los modelos espaciales requieren de una comparación dentro del 
contexto de un vecindario, esto es debido a que los mapas difícilmente coinciden 
exactamente celda por celda pero pueden presentar patrones espaciales y 
acuerdo espacial dentro de una cierta vecindad de celdas. Para llevar a cabo esta 
validación se han desarrollado varios métodos de comparación basados en la 
vecindad. Por ejemplo, Constanza (1989), introdujo el procedimiento del ajuste de 
múltiple resolución que compara un mapa ajustado dentro de ventanas de tamaño 
creciente. Pontius (2002) presentó un método similar, pero que puede diferenciar 
errores debidos a su localización y errores de cantidad. Power y cols. (2001), 
proponen un método de comparación basado en un patrón jerárquico de 
correspondencia difuso. Couturier y cols. (2007) usaron una aproximación difusa 
basada en la banda epsilon. Por su parte, Hagen (2003), desarrolló nuevas 
métricas, incluyendo el kfuzzy, considerado el equivalente al índice Kappa, y la 
similitud difusa que toma en cuenta lo difuso de la localización y de la categoría 
dentro de un vecindario de celdas. El método implementado en DINAMICA es una 
modificación de éste último. 
La prueba de similitud difusa está basada en el concepto de la localización difusa, 
en el cual la representación de una celda está influenciada por la celda en si 
misma y, en menor medida, por las celdas de su vecindario (Hagen 2003). 
 
 27
La comparación entre los cambios observados y simulados se realiza primero, 
creando un vecindario (zona difusa) para los parches con cambios simulados y 
este nuevo mapa es el que se compara con los cambios reales. Posteriormente se 
repite el procedimiento, pero ahora la creación del vecindario se realiza sobre el 
mapa de cambios observados y este mapa difuso se comparacon el de los 
cambios simulados originales. La similitud total de este par de mapas se puede 
calcular promediando los valores de similitud de las dos comparaciones para todas 
las celdas del mapa. Debido a que los mapas con evaluación fuzzy tienden a 
sobreestimar el valor de la similitud (Hagen 2003), se recomienda tomar el valor 
mínimo de las dos comparaciones. Es posible repetir esta prueba varias veces 
cambiando el tamaño del vecindario. 
 
 29
4. Resultados 
4.1 Datos derivados del trabajo de campo 
4.1.1 Muestras de uso/cobertura del suelo 
Durante el trabajo de campo realizado se obtuvieron un total de 77 puntos de 
muestreo, ocho de ellos estuvieron fuera del área de estudio. La figura 6 muestra 
la distribución de las muestras de campo dentro del área de estudio y en la tabla 2 
se presenta un resumen de las muestras de acuerdo a la leyenda. 
 
Figura 6 – Muestras de uso/cobertura del suelo 
El número de puntos en la categoría Pastizal y Agricultura es considerablemente 
mayor que aquel de las otras clases debido a que, como se mencionó 
anteriormente, se empleó un muestreo oportunista a lo largo de los principales 
caminos, y por lo tanto, correspondió a tierras cultivadas, principalmente. Las 
categorías reportadas en el trabajo de campo varían ligeramente de la leyenda 
utilizada en la clasificación final de los mapas, debido a la diferencia de escalas. 
Las dos clases no existentes en la leyenda final corresponden: 1) Palmar que se 
incluye en SBC y, 2) Tierras abandonadas corresponden a SBC-sa ó SBC-a. 
 
 
 30
Tabla 2 – Resumen de puntos de muestreo 
según tipo de uso/cobertura 
Uso/cobertura Número de muestras
Selva Baja Caducifolia 13 
Palmar 4 
Tierra abandonada 8 
Pastizal / Ganadería 16 
Agricultura 30 
Asentamiento humano 3 
Infraestructura 3 
 
4.1.2 Sistematización del conocimiento local 
El taller en el Consejo Municipal de Desarrollo Rural de La Huacana se llevó 
a cabo del 20 de Julio de 2006 (figura 7), en donde los participantes en la reunión 
fueron los representantes de los ejidos (comisarios ejidales) y de algunos grupos 
de productores. La reunión contó con la asistencia de 54 personas, la mayoría de 
ellas son campesinos que tienen un buen conocimiento sobre la región. 
 
Figura 7 Foto del Taller realizado durante la Asamblea del COMUDER el 26 de julio de 2006 
 
 31
De los 62 ejidos del municipio, 39 contaron con representación en el taller: 
asistieron 37 comisarios ejidales, un jefe de tenencia y un encargado del orden 
(tabla 3). Los datos anteriores revelan que estuvieron representados el 63% de los 
ejidos. En la figura 8 se muestran estos ejidos y las claves que los identifican 
tienen sus correspondencias en la tabla 3. Los polígonos sin clave corresponden a 
Anexos de los ejidos. 
 
Figura 8 Ejidos con representación en el Taller 
 
 
 32
Tabla 3 Lista de Ejidos del Municipio de La Huacana y reporte de la asistencia de sus 
representantes al Taller 
CLAVE NOMBRE DEL EJIDO Asistió al taller 
001 AGUA BLANCA CE 
002 
EL ALGODON Y OROPEO Y ANEXOS REPARO DE LUNA, PASO 
DE LEÓN Y LA PALMITA CE 
003 LAS ANONAS Y ANEXOS CE 
004 CAJA DE ZICUIRAN CE 
006 EL CHAUZ CE 
007 CONGURIPO - 
008 LOS COPALES CE 
009 DAVID C MANJARREZ - 
010 ARRONJADERO CE 
011 EL CHILAR - 
012 EL ESTRADITO Y ANEXOS - 
013 EL JAGUEY Y SUS ANEXOS, EL TEPETATE Y EL CALDERON - 
014 EL SALITRILLO DEL LIMON DE JORULLO CE 
015 EL PALMAR Y SUS ANEXOS, MESA DE VICENTELO PUERTA CE 
016 LIMON DE JORUYO CE 
017 EL TERRERO CE 
018 EL VALLECITO CE 
019 ZAPOTE DE JORULLO CE 
020 GUADALUPE OROPEO Y ANEXO, LAS CRUCITAS CE 
021 HUATZIRAN Y ANEXOS, LAS VACAS, LOS PLACERES, - 
022 ICHAMIO Y SU ANEXO EL TIZATAL - 
023 JOYA DE ALVAREZ - 
024 LA HUACANA CE 
025 LA JOYITA - 
026 MANGA DE CUIMBO - 
027 CUIMBO Y ANEXOS CE 
028 MATA DE PLATANO CE 
029 CAYACO - 
030 
LA PEDREGOSA Y SUS ANEXOS, CHANGUNGAL, REMATE Y 
SANTA INES CE 
031 CARAMICUAS - 
032 LAS ESTANCIAS CE 
033 N.C.P.A. LA ESTANCIA O BELLAS FUENTES Y SUS ANEXOS CE 
034 LAS PATACUAS Y SU ANEXO - 
035 LAS TAMACUAS - 
036 GENERAL LAZARO CARDENAS (LOS CIRIANCITOS) CE 
037 LOS OLIVOS JT 
038 LOS POCITOS CE 
039 
MANGA DE CHAVEZ Y SUS ANEXOS, EL PALMARITO Y LA 
CRUCITA EO 
040 NARANJO DE JORULLO - 
041 NARANJO DE ZIRITZICUARO CE 
042 NUEVO INGUARAN CE 
043 OJO DE AGUA DE SAN IGNACIO Y SU ANEXO CE 
 
 33
CLAVE NOMBRE DEL EJIDO Asistió al taller 
044 PEDRO PABLO CE 
045 POTRERILLOS DE RENTERIA CE 
046 PUEBLO VIEJO CE 
047 SAN FRANCISCO DE LOS RANCHOS CE 
049 SINAGUA CE 
050 VILLA HERMOSA CE 
051 ZICUIRAN - 
052 MILIAN CE 
053 FINCA DE INGUARAN CE 
054 CUPUAN CHICO - 
060 SAN ISIDRO Y LOS ADOBES - 
062 COL FRANCISCO VILLA - 
063 PUERTA DE LA PLAYA CE 
065 
LOS LIMONES Y SUS ANEXOS, EL CHUPADERO Y LOS 
BARRILLOS CE 
068 EL CAPIRITO CE 
069 EL CIRUELO - 
070 COLONIA LAZARO CARDENAS CE 
071 N.C.P.E. ESFUERZO DEL CAMPESINO - 
 LÁZARO CÁRDENAS DEL RÍO (CUPUAN EL RÍO) - 
 LOS TERREROS Y ANEXOS - 
Nota: CE = Comisario Ejidal, JT = Jefe de Tenencia, EO = Encargado del Orden. Los últimos dos 
ejidos de la lista no tienen clave ni representación en el mapa. 
Además se contó con la presencia de otras 15 personas que son representantes 
de grupos de productores y del gobierno municipal (tabla 4). 
Tabla 4 Representantes de productores y del gobierno municipal asistentes al Taller 
DESCRIPCIÓN DEL TIPO DE REPRESENTANTE 
PRODUCTOR DE LIMÓN DEL CHAUZ 
REPRESENTANTE DE LAS COPERATIVAS PESQUERAS LA ALGODONERA 
2 REPRESENTANTES DEL DISTRITO DE DESARROLLO RURAL 085 
ASESOR TÉCNICO DEL PROGRAMA HIGUERILLA 
DELEGADO FORESTAL COFOM 
PRESIENTE DE LA ASOCIACIÓN AGRÍCOLA EMILIANO ZAPATA 
ASESOR DE PROMOTORES DE DESARROLO ECONÓMICO (PRODESEC) 
REPRESENTANTE DE EJIDO COINBIO TIERRA CALIENTE – HUATZIRÁN 
REPRESENTANTE DE PRODUCTORES DE AJONJOLÍ, ZICUIRÁN 
REPRESENTANTE DE LA ASOCIACIÓN GANADERA LOCAL 
TÉCNICO EJIDAL OROPEO 
2 REPRESENTANTES DE LA DIRECCIÓN DE DESARROLLO RURAL DEL GOBIERNO 
MUNICIPAL DE LA HUACANA 
REPRESENTANTE DIRECCIÓN DE ECOLOGÍA DEL GOBIERNO MUNICIPAL DE LA 
HUACANA 
 
 
 34
4.1.2.1 Áreas que han experimentado cambios recientes de uso/cobertura del 
terreno 
Como se mencionó en el capítulo 3, los asistentes al taller fueron divididos en tres 
grupos de trabajo dependiendo del área a la que pertenecen: 1) La Huacana, 2) 
Zicuirán, y 3) Infiernillo, y es por ello que la información recabada es presentada 
de acuerdo a estas áreas. 
La tabla 5, muestra la información reportada en el taller sobre las áreas que han 
experimentado cambios recientes en su uso/cobertura y en la figura 9 se puede 
observar la ubicación de esos lugares. La zona que reporta más áreas con 
cambios es la de La Huacana, la cual corresponde al área más poblada y con 
mayor disponibilidad de agua del municipio. 
Tabla 5 – Áreas con cambios recientes de uso/cobertura del suelo en La Huacana según los 
participantes en el Taller. 
NUM. * LOCALIDAD ZONA 
166 LA ZAUDA LA HUACANA 
72 OJO DE AGUA DE SAN IGNACIO (SAN IGNACIO) LA HUACANA 
21 CERRITO COLORADO LA HUACANA 
107 EL VALLE LA HUACANA 
89 PUERTA DE LA PLAYA LA HUACANA 
4 AGUA BLANCA LA HUACANA 
1 LA HUACANA LA HUACANA 
67 MATA DE PLATANO LA HUACANA 
50 ICHAMIO LA HUACANA 
78 LA PEDREGOSA LA HUACANA 
25 LOS COPALES LA HUACANA 
110 ZAPOTE DE JORULLO (EL ZAPOTE) LA HUACANA 
43 EL ESTRADITO LA HUACANA 
58 EL NARANJITO LA HUACANA 
44 FINCAS DE INGUARAN LA HUACANA 
61 MANGA DE CUIMBO LA HUACANA 
34 CUIMBO LA HUACANA 
71 NARANJO DE TZIRITZICUARO ZICUIRAN 
62 MANGA DE CHAVEZ ZICUIRAN 
113 ZICUIRAN ZICUIRAN 
15 LA CAJA DE ZICUIRAN ZICUIRAN 
 EN LOS LIMITES DE LA PRESA ZICUIRÁN ** ZICUIRAN 
149 RINCON DE POTRERILLOS (POTRERILLOS) INFIERNILLO 
177 VILLAHERMOSA INFIERNILLO 
82 PIEDRA VERDE INFIERNILLO 
98 SAN PEDRO BARAJAS INFIERNILLO 
35 CUPUAN DEL RIO INFIERNILLO 
12 BELLAS FUENTES (NUEVO CENTRO) INFIERNILLO 
96 SAN FRANCISCO DE LOS RANCHOS (EL FALSETE) INFIERNILLO 
* Los números de las localidades corresponden con los que aparecen en el mapa dela figura 8 
** No se indica en el mapa por tratarse de un área y no de una localidad, no obstante aparece la presa Zicuirán 
 
 35
 
Figura 9 Localidades donde los participantes en el Taller detectaron cambios recientes 
La mayoría de los lugares mencionados son nombres de poblados, los cuales 
pudieron ser fácilmente localizados en un mapa y sobrepuestos al mapa de 
uso/cobertura del suelo de 2006. De un total de 28 puntos, 15 se localizan sobre 
agricultura de temporal y pastizales, uno sobre agricultura de humedad, tres sobre 
asentamientos humanos, cinco sobre selva baja caducifolia abierta, dos sobre 
selva baja caducifolia semi-abierta y dos sobre selva baja caducifolia cerrada. 
Para el área de Infiernillo, el taller reveló que los cambios más importantes en el 
uso/cobertura del suelo sucedieron hace 40 años cuando se construyó la presa 
Infiernillo; después, hace 10 o 15 años cuando las líneas de conducción de 
electricidad y los gaseoductos se construyeron; y más recientemente con la 
construcción de la autopista. 
4.1.2.2 Tipos y causas de los cambios de uso/cobertura del suelo 
La información sugerida por los participantes en el taller, acerca de los principales 
tipos de cambio de uso/cobertura del suelo, hace referencia a 1) la deforestación 
y, 2) el incremento de los matorrales de huizache (Acacia cochliacantha spp) en 
las tierras abandonadas. 
Con relación a las causas de la deforestación, se mencionó que existe la creencia 
de que el ganado es más productivo sobre pastizales inducidos que en la selva 
 
 36
baja nativa. Otra causa de la deforestación mencionada fueron los cultivos 
ilegales. 
Por su parte, el abandono de las tierras se percibe como consecuencia de los 
bajos precios de los productos agrícolas y, asociado a ello, el alto índice de 
migración de la gente joven a los Estados Unidos. 
Como causas del cambio que se identificaron a nivel histórico en la región fueron: 
la construcción de infraestructura y la promoción de la actividad agrícola después 
de construida la presa Infiernillo. 
Finalmente, se mencionaron algunas consecuencias de los cambios: 1) el 
incremento de la sequía derivada de la deforestación y, 2) la contaminación y 
erosión de los suelos producto del uso de agroquímicos en la actividad agrícola. 
4.1.2.3 Análisis prospectivo 
Para el equipo de La Huacana los cambios a futuro en el uso del suelo se avizoran 
en dos sentidos. Por una parte cambios positivos, derivados de los programas de 
reforestación que en el momento en que se realizó el taller llevaba a cabo el 
gobierno municipal, en Puerta La Playa, Zapote de Jorullo, La Pedregosa y El 
Salitrillo. Y en segundo término se mencionaron cambios negativos originados por 
la contaminación del agua en la zona minera y que afectaría a Fincas de Inguarán, 
Cuimbio y Pueblo Viejo. 
Para los integrantes del equipo de Zicuirán los cambios a futuro sólo son vistos en 
la dirección de mayor degradación y, debido a la posibilidad de que se agrave la 
carencia de agua, se advirtió la reducción de la agricultura y la ganadería, y como 
una consecuencia lógica el aumento de la migración de la población de la zona en 
busca de mejores oportunidades. 
Finalmente, para el equipo que trabajó la zona de Infiernillo se vislumbran dos 
vertientes de los cambios. La primera y predominante es la referente a la 
degradación y el avance de la frontera agrícola en la franja que va de Potrerillos a 
Pocitos, y el cerro Condémbaro. Mientras que por otra parte se contempla la 
reforestación en las tierras marginales a la presa infiernillo. 
 
 37
4.2 Superficies y tasas de cambio 
La tabla 6 muestra el área de cada clase de uso/cobertura para 2000, 2003 y 
2006, junto con su respectiva tasa de cambio. La selva baja caducifolia presenta 
un importante decremento en sus tres diferentes estados (cerrada, semi-abierta y 
abierta), sobre todo considerando lo corto de los periodos analizados. En los dos 
periodos analizados, la SBC cerrada es la cobertura que experimenta la mayor 
pérdida en superficie. Por otra parte, la categoría que gana área significativamente 
es la agricultura de temporal, categoría que incluye los pastizales inducidos o 
cultivados. Los mapas de uso/cobertura del 2000 y 2003 se muestran en la figura 
10. Las tasas de deforestación encontradas están de acuerdo con otras 
estimaciones, aunque pueden considerarse altas (Trejo y Dirzo 2000; Bocco et al. 
2001; Mas et al. 2004). También, es importante notar que las tasas de 
deforestación se incrementan dramáticamente durante el segundo periodo (2003-
2006). 
Tabla 6 – Áreas de uso/cobertura del suelo de La Huacana en 2000, 2003 y 2006 
Clases de uso/cobertura del suelo 2000 
(Ha) 
2003 
(Ha) 
2006 
(Ha) 
Tasa 
2000-2003 
(%/año) 
Tasa 
2003-2006 
(%/año) 
Bosque templado 902 902 890 0.00 -0.46
Selva baja caducifolia (cerrada) 66 118 65 720 62 441 -0.20 -1.69
Selva baja caducifolia (semi-abierta) 36 512 36 375 35 604 -0.13 -0.71
Selva baja caducifolia (abierta) 39 440 39 441 41 302 0.00 1.55
Vegetación Riparia 1 770 1 770 1 707 0.00 -1.20
Malpais 128 128 128 0.00 0.05
Agricultura de temporal (incluye 
pastizales) 30 572 31 097 33 326 0.57 2.33
Agricultura de riego 7 757 7 763 7 800 0.03 0.16
Agricultura de humedad 1 410 1 414 1 411 0.09 -0.06
Cuerpo de agua 8 889 8 889 8 888 0.00 0.00
Asentamiento humano 32 32 32 0.00 -0.13
Minería 405 405 405 0.00 0.03
 
Sin embargo, esto puede atribuirse parcialmente al hecho de que las áreas 
deforestadas pudieron ser más fácilmente identificadas en las imágenes ASTER, 
usadas en 2006, que en las Landsat, usadas en las fechas previas, debido a su 
mayor resolución espacial. Por consiguiente, es muy probable que parte de los 
parches de deforestación detectados en 2006 ya existían, lo cual puede introducir 
 
 38
una sobreestimación de la tasa de deforestación durante el último periodo y una 
subestimación durante el primero. 
Otra situación que debe considerarse al interpretar los datos se refiere a que los 
años 2003, 2004 y 2005 fueron de muy bajas precipitaciones y ello trajo consigo el 
abandono de la agricultura en esos años (Ana Burgos, Comunicación personal). 
Esta situación también pudo haber tenido repercusiones en la dinámica del dosel y 
algunos cambios detectados como mayor apertura del dosel, no necesariamente 
se refieren a la degradación de la cobertura de la SBC, sino simplemente reflejan 
la menor humedad de ese periodo. 
En lo que se refiere a la localización de los cambios, las tierras que se convierten 
de SBC a AT, se observan principalmente en la porción norte del municipio. 
Mientras que las áreas que experimentan el resto de cambios (entre los diferentes 
estados de conservación de la selva y los que pasan de AT a SBC) se distribuyen 
de manera homogénea en todo el municipio, sin observarse tendencia alguna en 
su localización. 
 
 39
 
Figura 10 – Mapas de uso/cobertura del suelo de La Huacana, 2000 y 2003 
 
 40
4.3 Desempeño del modelo 
Los resultados de la prueba de correlación entre las variables (tabla 7) muestran 
que la mayoría de los valores fueron menores de 0.3 para el coeficiente de Cramer 
(V). Sólo la correlación entre tenencia de la tierra y pendiente tuvo un valor de 0.7, 
no obstante ambas variables se mantuvieron por considerarlas factores 
explicativos importantes en el área de estudio. 
Tabla 7 – Correlación entre las variables explicativas 
 Crammer Entropy 
Primera 
Variable 
Segunda 
Variable Chi^2 
Crammer 
(V) 
Contingency 
(C) 
Joint 
Entropy 
Joint 
Information 
Uncertainty
d2cam d2loc 1.53E+06 0.157673 0.545048 3.27196 0.132205
d2cam d2rios 3.47E+06 0.237517 0.699675 3.33058 0.28773
d2cam dem 1.18E+06 0.138442 0.495734 3.25743 0.108617
d2cam tenencia 432158 0.0838035 0.326585 2.39429 0.058171
d2cam pendiente 2.68E+06 0.208541 0.651969 3.05582 0.241952
d2loc d2rios 2.38E+06 0.191147 0.629876 3.04665 0.202338
d2locdem 834468 0.113171 0.432835 2.83456 0.0733713
d2cd tenencia 257121 0.06282 0.257533 1.9308 0.0338092
d2cd pendiente 1.26E+06 0.138808 0.507454 2.78419 0.127879
d2rios dem 1.29E+06 0.140464 0.511928 3.11953 0.125389
d2rios tenencia 560013 0.0927103 0.366039 2.25776 0.0784284
d2rios pendiente 2.69E+06 0.203348 0.653228 2.91415 0.26553
dem tenencia 507325 0.0748753 0.350611 1.89851 0.0108594
dem pendiente 2.05E+06 0.150691 0.601764 2.65742 0.179377
tenencia pendiente 4.77E+07 0.72568 0.964056 1.88366 0.0588391
 
Donde d2cam = distancia a los caminos; d2loc = distancia a las principales localidades; tenencia = 
propiedad de la tierra; pendiente = pendiente; dem = altitud; d2rios = distancia a los ríos 
principales. 
Se calcularon las probabilidades de transición para cada celda por medio del 
método de pesos de evidencia. De los seis factores definidos, solo la tenencia de 
la tierra está en forma binaria, los otros cinco son datos continuos y fueron 
transformados en variables con rangos. 
Las tasas de transición para las siete transiciones analizadas se muestran en la 
tabla 8. Estas tasas fueron calculadas por medio de una operación de tabulación 
cruzada entre los mapas de uso/cobertura del suelo inicial (2000) y final (2003). Se 
observa que la transición con la tasa mayor es la que va de SBC-a a AT (0.0070), 
mientras que la transición de SBC-a a SBC-sa tiene la menor tasa (0.0018). 
 
 41
Tabla 8 – Matriz de las tasas de transición para La Huacana, 2000-2003 
 SBC-c SBC-sa SBC-a AT 
SBC-c 0.9934 --- 0.0025 0.0041 
SBC-sa --- 0.9945 0.0034 0.0022 
SBC-a --- 0.0018 0.9912 0.0070 
AT --- --- 0.0023 0.9977 
En la figura 11 se pueden observar de manera gráfica las mismas tasas y sus 
transiciones correspondientes. 
 
 
Figura 11 Tasas de las transiciones de cambio de uso/cobertura del suelo en La Huacana en 
el periodo 2000-2003 
Los parámetros que utiliza DINAMICA para la expansión y creación de nuevos 
parches, así como el porcentaje de cada una de estas dos funciones, se 
calcularon en ArcView, donde se seleccionaron los polígonos que experimentaron 
cambio de acuerdo al tipo de transición en el periodo 2000-2003 y el tipo de 
parche (por expansión o creación de nuevos parches). Los resultados se muestran 
en la tabla 9. 
 
 42
Tabla 9 – Parámetros para la creación de nuevos parches 
 Total Expansión Parche 
Transición Núm. Polígonos 
área 
(ha) 
área 
(ha) % 
Tamaño 
medio de los 
parches (ha) 
Varianza 
(ha) 
Tamaño 
medio de los 
parches (ha) 
Varianza 
(ha) 
SBC-c a AT 35 273.3 262 0.95865 8.18 1610066 3.7 26102 
SBC-sa a AT 20 79.87 58.39 0.73106 4.86 224260 2.68 38744 
SBC-a a AT 29 277.33 264.76 0.95467 10.18 3758404 4.18 1119 
SBC-c a SBC-a 9 161.8 45.32 0.2801 6.47 537609 58.24 59871628 
SBC-sa a SBC-a 7 122.42 98.14 0.80167 19.62 6313701 12.14 2042 
SBC-a a SBC-sa 7 68.57 5.32 0.07758 2.66 137403 12.65 1566258 
AT a SBC-a 18 69.26 7.76 0.11204 0.7 34444 8.78 385664 
Derivado de la tabla 9, observamos que la mayoría de los cambios se realizan en 
las transiciones que van de la SBC en sus diferentes estados de conservación 
hacia AT, representando, en conjunto, el 67% de los polígonos y el 60% del área 
que experimenta algún tipo de cambio en el periodo 2000-2003. Le siguen en área 
las transiciones que se dan de los tipos de SBC conservada y semi-abierta hacia 
el nivel más perturbado de la misma SBC (abierta), con el 13% de los polígonos y 
el 27% del área. En último lugar están las transiciones que implican recuperación, 
con el 20% de los polígonos y el 13% del área. 
Otro dato interesante es que, en su mayoría, las áreas afectadas por las 
transiciones que implican degradación, se generaron por la expansión de áreas en 
dicho estado en la fecha inicial (2000) y, de manera contraria, las transiciones que 
implican recuperación surgieron en su mayoría como parches nuevos. 
4.3.1 Transiciones que implican degradación 
Para las cinco transiciones que implican degradación, la distancia a caminos es 
uno de los factores donde los valores máximo y mínimo de sus pesos de evidencia 
están más alejados, lo cual indica que es uno de los factores que, de manera más 
evidente, están relacionados con que se presente la degradación; y una situación 
similar pasa con la distancia a los asentamientos humanos. Los caminos aparecen 
como uno de los predictores más fuertes de la deforestación en esta región seca, 
como ha sido probado en otros casos de deforestación tropical (Kaimowitz y 
Angelsen 1998). El bosque es convertido a agricultura, plantaciones y pastoreo en 
donde los caminos y los ríos proveen un fácil acceso. 
 
 43
La cercanía a los principales ríos también aparece como un factor importante que 
contribuye a la deforestación, y esto tiene sentido si consideramos que la 
disponibilidad de agua en el área de estudio es muy importante en determinar el 
uso del suelo, ya que las áreas de pie de ladera y planicies tienen un balance 
hídrico más favorable para la agricultura que las de mayor pendiente. La tenencia 
ejidal de las tierras tiende a disminuir la tasa de deforestación. 
En la figura 12, se ilustran en rojo los parches con cambios experimentados por la 
transición de SBC-c a AT, que es la que ocupa mayor área dentro de las 
transiciones hacia la degradación, además se despliegan las capas de información 
utilizadas como variables explicativas en el modelo: caminos, poblados, ríos 
principales, ejidos y pendientes menores a 10º (no fue posible mostrar la altitud 
porque dificultaba la legibilidad del mapa). 
 
 
Figura 12 Parches de la transición de SBC-c a AT en el periodo2000-2003 
En la figura 13 se despliegan las gráficas de los pesos de evidencia calculados por 
DINAMICA para la misma transición (SBC-c a AT). De la observación de ambas 
figuras, podemos decir que las tendencias descritas anteriormente se cumplen. 
Aunque, debido tanto a que los parches son pocos como a las excepciones que no 
 
 44
cumplen con esas tendencias, en las gráficas que expresan esos cambios la 
tendencia no se observa de manera tan lineal. 
 
Figura 13 Gráficas de los pesos de evidencia calculados para la transición de SBC-c a AT 
4.3.2 Transiciones que implican recuperación 
Para las dos transiciones que implican cierto grado de recuperación de la selva, y 
relacionado con las tierras agrícolas abandonadas, el comportamiento de los 
factores analizados cambia completamente. Las áreas que exhiben recuperación 
aparecen lejos de los caminos y de las áreas urbanas; también, estas transiciones 
suceden lejos de los ríos principales. En relación con la elevación y las 
pendientes, los últimos rangos son los más importantes. La propiedad privada es 
favorable a la recuperación de la vegetación, aunque no es tan fuerte su influencia 
 
 45
como en el caso de las transiciones hacia la degradación, esta situación también 
puede explicarse debido a que la mayor parte de la degradación se experimenta 
en tierras de propiedad privada y, por lo tanto, es lógico que la recuperación 
también se dé de manera preponderante en este tipo de propiedad de la tierra. En 
el caso de los pequeños parches alejados de las vías de comunicación podría 
tratarse del abandono de cultivos ilícitos. 
En la figura 14 se muestran los parches que sufrieron algún tipo de recuperación, 
y se aprecia que su distribución es más amplia en el municipio, pese a que el 
tamaño y número es menor. 
 
Figura 14 Parches de las transiciones de AT a SBC-sa y de SBC-a a SBC-sa en el 
periodo2000-2003 
 
Las gráficas de la figura 15 muestran el comportamiento de los pesos de evidencia 
para la transición de AT a SBC-a. 
 
 46
 
Figura 15 Gráficas de los pesos de evidencia calculados para la transición de AT a SBC-a 
 
 
 
 47
4.4 Escenarios al 2015 
En la figura 16 se muestra la porción del municipio marcada con un recuadro 
en la figura 10, en la parte superior se despliega el mapa de uso/coberturadel 
2006 (fecha inicial de la simulación), y abajo se muestran los mapas simulados al 
2015, de acuerdo a los tres escenarios: tendencial, ganadero y deseable, 
respectivamente. 
La mayor diferencia entre los escenarios se observa en la superficie de la 
cobertura de agricultura de temporal/pastizal, la cual aumenta notoriamente en el 
escenario ganadero y disminuye, en menor medida, en el escenario deseable. 
 
Figura 16 Mapa inicial (2006) y escenarios al 2015 
 
 49
5. Validación y discusión de resultados 
Los tres mapas de uso/cobertura del suelo derivados de imágenes de 
satélite, fueron evaluados con el personal del municipio que tiene un buen 
conocimiento del área. La clasificación del 2000 también se evaluó usando 
fotografía aérea digital de alta resolución, mientras que la clasificación de 2006 se 
evaluó con los datos de campo. Aunque estas aproximaciones de evaluación no 
permitieron obtener un valor de fiabilidad estadísticamente robusto, la confiabilidad 
de los mapas se consideró satisfactoria. 
Con la intención de estimar las simulaciones, usamos los modelos tendencial y 
ganadero, calibrados en el periodo 2000-2003, para producir dos mapas de 2006 
(la figura 18 muestra el mapa simulado de 2006 usando el modelo tendencial). 
Estos dos mapas simulados fueron comparados con el mapa observado de 2006 
(figura 17) con el método difuso de similitud recíproca, usando ventanas de 1 a 73 
celdas. Basado en la ventana de una celda, esta evaluación es “dura”, ya que sólo 
las coincidencias exactas de los cambios entre los mapas de uso/cobertura del 
suelo simulado y observado son consideradas como correctas. Al contrario, 
basados en la ventana más grande (73 celdas equivale a más de dos kilómetros), 
la estimación de la coincidencia tolera cambios de posición entre los parches de 
cambio simulados y observados. La figura 19 muestra el índice de similitud difusa 
en función del tamaño de la ventana (posición difusa) para los mapas de 2006 
derivados de los escenarios tendencial y ganadero respectivamente. Ningún 
escenario fue capaz de predecir la posición exacta del cambio (con una ventana 
de tamaño de uno, el índice es cercano a cero). Las variables explicativas no 
controlan la distribución espacial del cambio estrictamente y sólo una pequeña 
parte del área que cuenta con todas las condiciones para cambiar realmente 
cambia. Cuando se incrementa la tolerancia del error de posición, el índice 
aumenta de manera importante y muestra que el modelo fue capaz de identificar la 
localización del cambio de manera burda. El escenario ganadero tuvo un mejor 
desempeño, ello principalmente debido a que la cantidad de cambio fue mayor y 
por lo tanto más cercana al cambio observado durante 2003-2006, que la cantidad 
 
 50
calculada para el escenario tendencial. No obstante, todos los paisajes son 
realistas en términos de los patrones espaciales de cambio: el tamaño, forma y 
distribución de los parches de cambio simulados son similares a los observados. 
 
 
Figura 17 Mapa de uso/cobertura del suelo de La Huacana, 2006 
 
 
 
Figura 18 – Mapa simulado de uso/cobertura del suelo de La Huacana, 2006 
 
 51
 
Figura 19 Índice de similitud difusa en función del tamaño de la ventana (posición difusa) 
 
Finalmente, cabe mencionar que, derivado de la observación de los parches de 
cambio, se aprecia que las condiciones (o factores analizados) en el sur, respecto 
a las del norte y centro son muy diferentes. Por ello sería interesante correr sub-
modelos, quizá a nivel de sub-cuenca y es posible que, de esta forma, los pesos 
de evidencia de manera automática describan mejor la influencia de los factores 
en cada caso. 
 
 53
6. Conclusiones y perspectivas 
Los mapas generados de uso/cobertura del suelo del municipio de La 
Huacana, constituyen un aporte importante para alimentar estudios posteriores de 
planificación, tales como el Ordenamiento Ecológico. 
Los métodos participativos permiten contar con información que de otra forma es 
difícil conocer y, junto con el conocimiento científico y el uso de herramientas 
técnicas; es posible construir productos, en este caso escenarios de cambio de 
uso del suelo, que apoyan la toma de decisiones a nivel local. 
Dentro de los aspectos que, la aplicación del modelo reveló como elementos 
importantes que ayudan a comprender la dinámica del cambio de uso del suelo en 
esta región seca, están para el caso de las transiciones que implican degradación: 
la cercanía a vías de comunicación, a asentamientos humanos y a corrientes de 
agua, así como de manera relevante la propiedad privada de la tierra aparece 
como un factor que promueve la deforestación. Para el caso de las transiciones en 
el sentido de la recuperación, los factores que más influyen en su ocurrencia son 
las pendientes y elevaciones mayores; y la lejanía a caminos, localidades y ríos 
principales; en el caso de la propiedad ejidal ésta aparece como un factor con 
tendencia a ser limitante de la deforestación. 
Los mapas simulados de uso/cobertura del suelo para el 2015, derivados de los 
tres escenarios de cambio, fueron elaborados usando un modelo espacialmente 
explícito y, de acuerdo a su validación (índice fuzzy), muestran una distribución 
aceptable de los usos/coberturas en el municipio, tomando en cuenta tres 
configuraciones de posibles tendencias futuras: i) el escenario tendencial (la 
cantidad y patrones de cambio son los mismos que durante el periodo 2000-2003, 
periodo de calibración), ii) el escenario ganadero (pérdida de cohesión de los 
ejidos e incremento de la conversión de la selva baja caducifolia en pastizales 
para el ganado) y, iii) el escenario deseable (promoción de ganadería sustentable 
e implementación de áreas protegidas). 
 
 54
Los diferentes escenarios no presentan cambios dramáticos debido al corto tiempo 
de la simulación (2006-2015) y porque la mayoría del área permanece sin cambio. 
Basado en la comparación de las simulaciones entre 2003 y 2006 y el mapa 
observado de 2006, el modelo no predice la localización de los cambios futuros de 
manera exacta, pero si identifica las áreas de cambio y simula de manera realista 
el paisaje respecto al patrón de cambio espacial de manera aproximada. 
La obtención de mapas realistas simulados puede ser muy importante para ciertos 
propósitos, tales como su presentación a las comunidades para apoyar la toma de 
decisiones o la estimación de cambio sobre hábitat fragmentados. La investigación 
hecha sobre la evaluación del desempeño de los modelos espacialmente 
explícitos, está principalmente enfocada en la coincidencia especial entre los 
mapas observado y simulado. Se requiere investigación para evaluar el modelo en 
cuanto a su capacidad de predecir el patrón espacial de paisajes futuros. 
La aproximación elegida para calibrar el modelo puede considerarse una 
combinación entre un modelo “supervisado”, con el establecimiento manual del 
conocimiento base, y aproximaciones “automáticas” que derivan de las relaciones 
entre cambios y variables explicativas sólo de los cambios observados durante el 
periodo de calibración. Dado que el modelo fue calibrado en un periodo corto (3 
años), la cantidad de cambio fue baja y, por lo tanto, una aproximación puramente 
estadística puede ser interpretada erróneamente debido a su sensibilidad a 
eventos atípicos. Por ejemplo, en el caso de que ocurra una tala grande a cierta 
distancia de un camino, un modelo basado en la aproximación automática 
aprenderá que la probabilidad de cambio a esa distancia es muy alta, mientras 
que se espera que una relación progresiva entre la probabilidad de deforestación y 
la distancia a los caminos represente mejor la tendencia general. Una edición 
manual de los pesos de evidencia permite reducir el sesgo debido a la falta de 
representatividad estadística. Además, la edición de los pesos de evidencia 
permite integrar